2025년 03월 17일 출간 | ISBN : 1170682308 | 280쪽 | 규격外

CH 01. AI와 함께 성장하는 미래의 의사들: 의대생과 전공의를 위한 필수 가이드 I. 서론: 우리의 미래, 앞으로 어떻게 될까요? II. AI 시대의 의료 전문가 되기: 전공의, 의대생, 개발자를 위한 로드맵 III. 의료 AI 입문: 파이썬 설치와 Google Colab 활용 가이드 IV. 의학 연구자를 위한 AI 개발 환경 설정 가이드 CH 02. 임상 연구와 데이터 분석의 열쇠, 파이썬 알아보기 I. 의료 정보 처리를 위한 파이썬 기초: 데이터 타입과 구조 II. 의학 공식의 새로운 접근: 파이썬으로 Anion Gap 이해하기 III. 파이썬으로 구현하는 고칼륨혈증 감별 진단: TTKG에서 알고리즘까지 IV. 파이썬으로 구현하는 쿠싱증후군 진단 알고리즘: 복잡한 의학 지식을 코드로 정리하기 V. 파이썬으로 구현하는 CHA2DS2-VASc 점수 계산기: for문과 while문의 활용 VI. 파이썬 클래스와 모듈로 구현하는 고칼륨혈증 관리 시스템 VII. 의사의 새로운 파트너, AI: 파이썬으로 시작하는 의료 혁신의 여정 CH 03. 의료 AI의 모든 것: 기초 개념부터 최신 기술까지 I. 의료 AI 개발의 7단계 파이프라인: 데이터 마이닝부터 모델 배포까지 II. 의료 AI의 기초: 머신 러닝과 딥 러닝의 핵심 개념 이해하기 III. 의료 AI 개발의 필수 도구: 주요 프레임워크 총정리 IV. 의료 현장의 머신 러닝: 주요 기법과 임상 응용 V. 의료 혁신을 이끄는 딥 러닝: 주요 기법과 임상 응용 VI. 의료 AI의 최신 트렌드: 첨단 기술과 도구들 CH 04. 의료 인공지능 개발의 출발선: 환경 구축부터 리소스 탐색까지 I. 의대생과 전공의를 위한 의료 AI 코드 탐험: Github, Hugging Face, Papers with Code 활용법 II. 의대생과 전공의를 위한 의료 AI 데이터셋 가이드 III. 의료 인공지능 개발의 게임 체인저: LLM의 활용과 가능성 CH 05. 영상 이미지 분석을 위한 딥 러닝 I. MedMNIST와 MONAI: 의료 AI 연구의 효율적인 시작점 II. No Specific Change? AI로 풀어가는 chest X-ray 판독의 도전 III. Complete Anatomy를 넘어서: AI로 구현하는 개인화된 3D 인체 모델 IV. 근육을 읽는 AI의 눈: 정형외과 수술의 정밀한 평가를 위하여 V. 30초의 압박에서 자동화된 분석까지: 의학 교육과 기술의 만남 VI. 개원 의사의 필수 도구: 초음파와 AI의 시너지 VII. MediaPipe BlazePose: 의료 현장의 움직임 분석을 혁신하는 실시간 자세 추정 기술 CH 06. 시계열 자료 분석을 위한 딥 러닝 I. 아침 7시의 악몽 탈출하기: 딥 러닝으로 혈당 관리 혁신 II. AI의 청진기: 딥 러닝이 읽어내는 심장의 리듬 CH 07. 생성형 AI 및 자연어 처리 I. 의료 기록의 새로운 패러다임: LLaMA 모델과 AI의 만남 II. AI로 진화하는 의대 족보: GPT-4 스마트 학습 혁명 CH 08. Medical GitHub: 미래 의사를 위한 AI 플레이그라운드

저는 정형외과 전문의이자 인공지능을 연구하는 교수로서, 의료 현장에서 인공지능의 잠재력과 도전과제를 직접 목격해왔습니다. ChatGPT의 등장으로 인공지능이 우리 사회의 화두로 떠오른 지금, 의료계에서도 인공지능의 역할과 가능성에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 현장에서 진료와 연구를 병행하며, 저는 인공지능이 의료의 미래를 어떻게 바꿀 것인지, 또 우리 의료진들이 이러한 변화에 어떻게 대응해야 할지에 대해 깊이 고민해왔습니다. 특히 젊은 의료인들이 인공지능에 대한 깊은 관심을 보이면서도, 실제로 이를 학습하고 응용하는 데 어려움을 겪는 모습을 보며 안타까움을 느꼈습니다. 〈닥터, 코드를 만나다〉는 이러한 고민에서 시작되었습니다. 저는 현직 의료 인공지능 개발자들과 협력하여, 의료계 동료들이 쉽게 접근할 수 있는 실용적인 가이드를 만들고자 했습니다. 이 책은 인공지능의 기초 개념부터 실제 의료 현장에서의 적용 사례까지, 의료인의 시각에서 체계적으로 다루고 있습니다. 특히 이 책이 의료 인공지능 실무서에서 초보 의사들도 쉽게 이해할 수 있는 교습서로 거듭나는 데는 박현우 전공의의 헌신적인 노력이 있었습니다. 또한 실제 연구에 적용했던 코드들을 체계적으로 정리하여 실용적인 워크북 형태로 만들어준 김현수 연구원의 공헌도 매우 컸습니다. 더불어 항상 묵묵히 연구를 위해 데이터 수집, 분석, 코딩 작업을 해주신 우리 GAIME 랩 구성원들의 노고가 이 책의 완성도를 한층 높여주었습니다. 이 책은 의과대학 학생, 전공의, 전문의 그리고 의료 연구자들이 인공지능을 이해하고 활용하는 데 실질적인 도움이 될 것입니다. 더 나아가 우리 의료계가 인공지능 시대를 선도적으로 이끌어가는 데 중요한 밑거름이 되기를 희망합니다.